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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.45.1996.tde-20210729-012720
Documento
Autor
Nome completo
Maria Aparecida Martins de Paula
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 1996
Orientador
Título em português
Implementacoes sistolicas de redes neurais artificiais
Palavras-chave em português
Algoritmos E Estruturas De Dados
Metodologia E Técnicas De Computação
Resumo em português
A simulacao de redes neurais artificiais grandes em computadores sequenciais gasta muito tempo de computacao. Por isto, grandes esforcos tem sido dedicados a implementacao paralela de redes neurais. A implementacao sistolica e uma boa solucao para a implementacao paralela de redes neurais, pois pode superar problemas de comunicacao, gerados pelos neuronios altamente interconectados. Neste trabalho sao descritos tres algoritmos sistolicos para a implementacao de rede neurais: algoritmo de blayo/hurat (utiliza uma arquitetura em array sistolico 2d para implementar a fase de reconhecimento da rede de hopfield, atraves de um array com 'N POT.2' celulas para uma rede com n neuronios), algoritmo de chung et al. (Propoe um projeto sistolico para a implementacao da rede backpropagation com treinamento supervisionado em grupo, utilizando um array sistolico 2d para cada matriz de pesos), algoritmo de kung/hwang (utiliza como arquitetura um array sistolico em anel programavel, baseia-se no modelo generico que representa as operacoes para a maioria das redes neurais). Estes algoritmos foram analisados em relacao ao tempo e ao numero de processadores necessarios para se executar interacoes das redes de hopfield e backpropagation. O algoritmo sistolico de kung/hwang foi implementado utilizando a maquina paralela parsytec powerxplorer
Título em inglês
not available
Resumo em inglês
not available
 
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Data de Publicação
2021-07-29
 
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